低秩结构相关论文
动态模型在脑电图分析、DNA分割和金融股票市场分析等领域中有着广泛的应用,常用于检测观测序列是否具有异质性结构.异质性预示着......
该文提出了一种基于稀疏和低秩结构的层析SAR三维成像方法.传统基于压缩感知的层析SAR成像方法仅仅对给定方位-距离单元的高程向进......
网络链接预测问题是链接挖掘的一个重要部分,指的是通过已知的网络结构数据预测网络中尚未连接的任意节点间产生链接的可能性.在大......
针对现有标签缺失下多标签学习方案未能有效解决标签缺失的问题,提出了基于实例结构的不完备多标签学习方案,考虑实例特征和标签结......
主元分析是如今在矩阵降维和数据分析用的最多的工具,目前已经在故障诊断、数据压缩、信号处理和模式识别等领域有广泛的应用。然......
多标签分类问题中每个数据样本往往对应一个由多个相关标签构成的标签子集合,而这个标签子集则反映了该样本所具有的多种语义意义......
摘要：传统的基于低秩假设的矩阵补全模型常常对目标矩阵采用核范数的约束，由于核范数对秩函数的近似不够精确，基于核范数的低秩模型可......
针对具有低秩性、噪声稀疏性和时序稳定性的人体运动捕获数据恢复问题,提出一种基于邻近不动点时序稳定的运动捕获数据恢复算法(PF......
摘要： 提出基于张量分解的大规模多输入多输出（MIMO）天线预编码方案，利用张量分解对高维天线发送数据的降维，保持数据的低秩多维结构特......
提出了一种基于图像潜在低秩结构的去噪方法.该方法首先对原始图像的子块进行空间变换从而获得它们的低秩纹理,然后再利用SVD方法......
在大数据时代,人们借助互联网、云计算等先进技术手段产生和获取了各类海量的信息数据。获取到的这些数据通常具有维度高、结构复......
为了解决在强混响环境下探测移动目标的问题,本文提出了一种探测方法。该方法利用了多帧数据之间的关联特性,使用随机算法对多帧数......
在例如推荐系统,图像／视频分析等许多机器学习问题中,数据往往是以矩阵的形式进行表达。在这些问题中,矩阵的低秩性质在学习原始数......
现有的非负矩阵分解方法(NMF)还存在一些不足之处。一方面,NMF方法直接在高维原始图像数据集上计算它的低维表示,而实际上原始图像......
期刊
现有的非负矩阵分解方法直接在原始高维图像数据集上计算低维表示,同时存在对噪声数据、噪声标签、不可靠图敏感及鲁棒性较差的缺......
期刊
随着数据获取技术的发展,大规模、高维度的数据集的处理渗透到许多应用领域,如医学、分子生物学、地质数据处理、遥感数据处理等领......
